🎓 作者：计算机毕设小月哥 | 软件开发专家
🖥️ 简介：8年计算机软件程序开发经验。精通Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等技术栈。
🛠️ 专业服务 🛠️
需求定制化开发
源码提供与讲解
技术文档撰写（指导计算机毕设选题【新颖+创新】、任务书、开题报告、文献综述、外文翻译等）
项目答辩演示PPT制作
🌟 欢迎：点赞 👍 收藏 ⭐ 评论 📝
👇🏻 精选专栏推荐 👇🏻 欢迎订阅关注！
🍅 ↓↓主页获取源码联系↓↓🍅
基于大数据的医院急诊患者行为分析系统-功能介绍
本系统是一个基于Hadoop与Spark大数据技术栈，并采用Python语言进行开发的医院急诊患者行为分析系统。该系统旨在应对现代医院急诊科产生的海量、多维度患者数据，通过先进的数据处理与分析方法，挖掘数据背后隐藏的价值。系统首先利用Hadoop的HDFS作为分布式存储底层，实现对大规模患者数据集（如Hospital ER_Data.csv）的可靠存储。核心处理引擎采用Apache Spark，充分发挥其基于内存计算的快速迭代处理能力，对数据进行高效清洗、转换与聚合分析。系统通过PySpark框架，对数据集中的空值（如满意度评分）和异常值（如性别字段）进行标准化处理，并从入院时间中提取出小时、星期等多个关键时间维度。在此基础上，系统构建了多维度的分析模型，包括患者基本特征分析（如年龄、性别、种族分布）、急诊就诊行为分析（如就诊时间模式、等待时间分布、科室转诊模式）、患者满意度关联分析（如等待时间与满意度的关系）以及医疗资源利用分析。最终，系统通过聚类算法（如K-Means）对患者进行分群，识别出不同特征的患者群体，为医院管理者在优化资源配置、改善就诊流程、提升患者满意度及进行精细化运营管理等方面提供直观、可靠的数据支持与决策依据。
基于大数据的医院急诊患者行为分析系统-选题背景意义
选题背景 随着医疗信息化水平的不断提升，医院在日常运营中积累了海量的患者数据，尤其是在人流量大、病种复杂的急诊科室。这些数据详细记录了患者从入院到离院的全过程信息，蕴含着宝贵的价值。然而，传统的数据处理方法往往难以有效应对如此大规模、非结构化或半结构化的数据，导致数据“沉睡”，无法转化为指导实践的洞察。急诊科作为医院的前沿阵地，其运营效率和服务质量直接关系到患者的生命安全与就医体验。如何有效利用这些日益增长的患者行为数据，科学地分析就诊高峰、识别服务瓶颈、理解患者需求，从而优化医护排班、缩短等待时间、提升整体医疗服务水平，已成为现代医院管理中一个亟待解决的现实问题。因此，引入大数据技术来构建一个专门的分析系统，对急诊患者行为进行深度挖掘，显得尤为必要和迫切。 选题意义 本课题的设计与实现具有多方面的实际意义。从医院管理的角度来看，系统通过对就诊时间、等待时间、科室转诊等行为的分析，能够清晰地揭示急诊科的工作负荷周期与流程瓶颈，为管理者进行科学的人员排班、动态调配医疗资源提供精准的数据依据，有助于提升科室的整体运行效率。在改善患者服务体验方面，通过深入分析等待时间、患者满意度及其关联性，可以帮助医院定位影响患者感受的关键因素，从而针对性地优化服务流程，有效缩短患者等待时间，提升医疗服务质量和患者满意度。从临床决策支持的角度看，系统对不同年龄段、合并症情况的患者群体的分析，能够辅助医护人员快速识别高危患者特征，为急诊分诊和优先级处理提供参考。虽然这只是一个毕业设计项目，但它完整地展示了从数据采集、处理、分析到洞察的全过程，为解决实际医疗场景中的复杂问题提供了一个可行的技术方案原型，具备良好的实践参考价值和应用潜力。
基于大数据的医院急诊患者行为分析系统-技术选型
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 开发语言：Python+Java（两个版本都支持） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy 数据库：MySQL
基于大数据的医院急诊患者行为分析系统-图片展示
基于大数据的医院急诊患者行为分析系统-图片展示
基于大数据的医院急诊患者行为分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("ER_Patient_Behavior_Analysis").getOrCreate()
# 假设df是已经加载和预处理过的DataFrame
# df = spark.read.csv("hdfs://path/to/Hospital_ER_Data.csv", header=True, inferSchema=True)
# 核心功能1: 就诊时间模式分析
def analyze_admission_patterns(df):
"""
分析患者就诊的时间模式，按小时统计就诊人数，找出高峰时段。
"""
# 从入院日期时间中提取小时
df_with_hour = df.withColumn("admission_hour", F.hour("Patient Admission Date"))
# 按小时分组并统计患者数量
hourly_counts = df_with_hour.groupBy("admission_hour").count().orderBy("admission_hour")
# 缓存结果以供后续使用或展示
hourly_counts.cache()
print("=== 每小时就诊人数分析 ===")
hourly_counts.show(24, truncate=False)
return hourly_counts
# 核心功能2: 等待时间与满意度关联分析
def analyze_waittime_satisfaction(df):
"""
分析等待时间与患者满意度之间的关系，将等待时间分段并计算每段的平均满意度。
"""
# 过滤掉满意度为0（代表未评价或空值）的记录
filtered_df = df.filter(F.col("Patient Satisfaction Score") > 0)
# 将等待时间划分为短、中、长三个区间
waittime_bucket_df = filtered_df.withColumn(
"wait_time_bucket",
F.when(F.col("Patient Waittime") < 20, "短(10-19分钟)")
.when((F.col("Patient Waittime") >= 20) & (F.col("Patient Waittime") < 40), "中(20-39分钟)")
.otherwise("长(40分钟以上)")
)
# 按等待时间区间分组，计算平均满意度
satisfaction_analysis = waittime_bucket_df.groupBy("wait_time_bucket").agg(
F.round(F.avg("Patient Satisfaction Score"), 2).alias("average_satisfaction"),
F.count("Patient Id").alias("patient_count")
).orderBy("average_satisfaction", ascending=False)
print("=== 等待时间与满意度关联分析 ===")
satisfaction_analysis.show(truncate=False)
return satisfaction_analysis
# 核心功能3: 患者聚类分析
def perform_patient_clustering(df):
"""
使用K-Means算法对患者进行聚类，基于年龄、等待时间和合并症进行分群。
"""
# 选择用于聚类的特征列
feature_cols = ["Patient Age", "Patient Waittime", "Patients CM"]
# 处理空值，填充为0或平均值
clustering_df = df.na.fill({
"Patient Age": 0,
"Patient Waittime": 0,
"Patients CM": 0
}).select(feature_cols)
# 使用VectorAssembler将特征列合并为一个单一的特征向量
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
assembled_data = assembler.transform(clustering_df)
# 训练K-Means模型，设定k=3，将患者分为3个群体
kmeans = KMeans(featuresCol="features", predictionCol="cluster", k=3, seed=42)
model = kmeans.fit(assembled_data)
# 使用模型进行预测
clustered_data = model.transform(assembled_data)
print("=== 患者聚类分析结果 (前20条) ===")
clustered_data.select("features", "cluster").show(20, truncate=False)
return clustered_data
# 假设我们在这里调用这些函数
# analyze_admission_patterns(df)
# analyze_waittime_satisfaction(df)
# perform_patient_clustering(df)
基于大数据的医院急诊患者行为分析系统-结语
🌟 欢迎：点赞 👍 收藏 ⭐ 评论 📝
👇🏻 精选专栏推荐 👇🏻 欢迎订阅关注！
🍅 ↓↓主页获取源码联系↓↓🍅
